En la conferencia, se afirmó que la IA y los semiconductores son actualmente los pilares del futuro de la economía digital. En particular, ambos elementos, «IA» y «semiconductor», van de la mano. Obviamente, la IA ayuda a automatizar el proceso de fabricación de semiconductores, predecir y detectar defectos de productos y mejorar la calidad y la eficiencia de la producción.
El Sr. Christopher Nguyen, director ejecutivo de Aitomatic, ofreció un ejemplo: para 2030, algunas plantas de fabricación, especialmente las instalaciones de fabricación avanzada, requerirán estándares más estrictos. Por ejemplo, en el proceso de procesamiento de plasma, es necesario garantizar parámetros como el diámetro del combustible, la presión, la temperatura y muchos otros factores para lograr una precisión casi absoluta. La IA contribuirá a garantizar esta precisión.
“La IA no puede desarrollarse sin semiconductores y, a la inversa, la industria de los semiconductores está cambiando rápidamente gracias a los avances en IA. Es una relación simbiótica donde ambas se impulsan mutuamente”, afirmó.
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El Sr. Christopher Nguyen, director ejecutivo de Aitomatic, habló en el taller. |
En cuanto al panorama tecnológico general, el Sr. Christopher Nguyen citó la Ley de Moore, afirmando que la IA y los semiconductores se desarrollan a un ritmo vertiginoso. Cada 18 meses, la tecnología de microprocesadores experimenta mejoras significativas.
En cuanto al mercado, el mundo está experimentando un crecimiento notable, y se espera que la demanda de chips de procesamiento de IA siga aumentando considerablemente en los próximos años. Países como Estados Unidos, China, Japón y Corea del Sur están intensificando la inversión en este campo. La competencia entre los países líderes en tecnología es extremadamente feroz.
En el campo de la fabricación de chips, la Sra. Anna Goldie, Científica Sénior de Investigación de Google, comentó que, si bien las necesidades computacionales de la IA crecen exponencialmente, las capacidades del hardware no se mantienen al día, lo que crea una brecha cada vez mayor. Para resolver este problema, se han introducido nuevas tecnologías de IA como AlphaChip, un método de diseño de chips con IA. Goldie afirmó que, gracias a la aplicación de la IA, el proceso de diseño de chips se acelera enormemente, a la vez que ayuda a reducir costos y optimizar el rendimiento.
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, necesitamos acortar los ciclos de diseño de chips, mejorar los algoritmos y aprovechar al máximo los datos. En el futuro, la IA no solo ayudará a mejorar el hardware, sino que también contribuirá a impulsar avances en muchos otros campos, desde la salud y las finanzas hasta la fabricación industrial, afirmó la Sra. Anna Goldie.
En concreto, la Sra. Anna Goldie presentó el método AlphaChip, que utiliza IA para optimizar la disposición de los componentes en el chip, lo que ayuda a reducir la latencia, ahorrar energía y optimizar el área de producción. La IA puede optimizar el proceso de diseño de chips al acortar el tiempo y mejorar el rendimiento del producto. AlphaChip se ha aplicado a las últimas generaciones de TPU de Google, aportando una eficiencia significativa en comparación con los métodos de diseño tradicionales.
Mientras tanto, el Sr. Tran Thanh Long, profesor de la Universidad de Warwick, compartió más sobre las iniciativas mundiales que contribuyen a aumentar el poder de la IA y la tecnología de semiconductores. Por ejemplo, mencionó cómo utilizar los almacenes de memoria y la teoría bayesiana para mejorar el rendimiento y la escalabilidad de la inteligencia artificial (IA). Los almacenes de memoria ayudan a la IA a recordar información durante mucho tiempo y a utilizar datos históricos para optimizar las decisiones.
La teoría bayesiana ayuda a la IA a ajustar sus probabilidades de predicción basándose en nuevos datos, lo que permite que el sistema aprenda con mayor rapidez y eficiencia. Esta combinación reduce la necesidad de recursos computacionales, a la vez que garantiza una alta precisión, afirmó el Sr. Long.
Además, este enfoque facilita el funcionamiento de la IA en áreas como la salud, la fabricación industrial y la automatización. En particular, la IA puede procesar mejor los datos sin depender excesivamente de grandes centros de datos, lo que ahorra costes y recursos. Como resultado, los sistemas son más inteligentes, eficientes y autoajustables sin necesidad de grandes cantidades de datos.
La Sra. Ngan Vu, de Google DeepMind, presenta una línea de investigación que propone el uso de redes neuronales de circuitos para crear diseños de circuitos lógicos eficientes. Mediante la aplicación de algoritmos de recocido simulado y otras técnicas de optimización, su equipo de expertos busca acortar el ciclo de diseño de circuitos, desde la idea hasta el producto final.
Uno de los principales desafíos es equilibrar la precisión y el rendimiento de los circuitos, garantizando que los diseños no solo funcionen con precisión, sino que también ahorren recursos. Sin embargo, si se logra reducir la brecha entre el software y el hardware de IA, se abrirán nuevas oportunidades en la industria de los semiconductores. «Aplicar la IA al diseño de circuitos promete transformar la forma en que opera la industria de los semiconductores, ayudando a acelerar el proceso de desarrollo y a ofrecer diseños más óptimos», afirmó la Sra. Ngan Vu.
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